从知识图谱到事理图谱

知识图谱的概念及其应用研究人类从出现以来，就一直在探索和积累知识，并试图将其体系化、系统化。

然而，随着时代的发展和知识的积累，这种尝试变得越来越困难。

在过去的几十年里，人工智能技术的迅速发展和互联网的普及，为知识体系化、系统化带来了一个新工具——知识图谱。

知识图谱是一种以图形化方式呈现知识和关系的人工智能技术。

它通过收集、整合和分析大量的结构化和非结构化数据，把这些数据转化为符合机器处理的形式，并构建出一个大型的、结构化的、层次化的知识网络图。

在知识图谱中，每个知识点都有一个唯一的标识符，然后通过各种关系将它们链接在一起。

这种链接方式既可以是语义关系，也可以是属性关系，还可以是实体之间的关联关系等等。

知识图谱应用于众多领域，主要用于支持自然语言处理、智能搜索、智能客服、机器人服务等方面。

它为人工智能的多个领域带来了一个统一的知识库，让人工智能的决策和推荐更有根据，更具智能化。

首先，在自然语言处理方面，知识图谱主要用于实现语义理解。

自然语言处理是人工智能中最有挑战性的领域之一，这是因为人类语言的复杂性和变化性。

然而，知识图谱可以通过将人类语言与知识图谱中的概念相对应，使人工智能系统对人类语言的理解和表达能力得到极大提高。

其次，在智能搜索方面，知识图谱可以极大地提高搜索精度。

传统的搜索引擎只是根据关键词或短语来检索网页，而知识图谱可以通过结构化的知识模型来帮助人们更精确地定位到他们所想要的信息。

知识图谱可以告诉搜索引擎某个词语或短语的含义、上下文、实体属性等等，从而更好地匹配用户信息需求。

再次，在智能客服与机器人领域，知识图谱可以帮助客户服务中心或企业提供智能化的解决方案。

知识图谱可以通过分析客户提出的问题，识别与之相关的实体、属性和关系，快速且精准地提供答案。

在机器人领域，知识图谱可以作为机器人大脑中的知识库，快速检索相关知识，完成多轮对话，从而实现越来越自动化、无人化的机器人服务。

除了以上几个领域，知识图谱在医疗诊断、金融风险控制、智慧城市等领域都有着广泛的应用。

事理图谱：事件演化的规律和模式作者：李忠阳，赵森栋，丁效引言事件是人类社会的核心概念之一，人们的社会活动往往是事件驱动的。

事件之间在时间上相继发生的演化规律和模式是一种十分有价值的知识。

然而，当前无论是知识图谱还是语义网络等知识库的研究对象都不是事件。

为了揭示事件的演化规律和发展逻辑，本文提出了事理图谱的概念，作为对人类行为活动的直接刻画。

在图结构上，与马尔科夫逻辑网络（无向图）、贝叶斯网络（有向无环图）不同，事理图谱是一个有向有环图。

现实世界中事件演化规律的复杂性决定了我们必须采用这种复杂的图结构。

为了展示和验证事理图谱的研究价值和应用价值，我们从互联网非结构化数据中抽取、构建了一个出行领域事理图谱。

初步结果表明，事理图谱可以为揭示和发现事件演化规律与人们的行为模式提供强有力的支持。

事理图谱的定义首先，给出事件、事件间顺承和因果关系的定义。

事理图谱中的事件用抽象、泛化、语义完备的谓词短语来表示，其中含有事件触发词，以及其他必需的成分来保持该事件的语义完备性。

抽象和泛化指不关注事件的具体发生时间、地点和具体施事者，语义完备指人类能够理解该短语传达出的意义，不至于过度抽象而让人产生困惑。

例如，“吃火锅”，“看电影”，“去机场”，是合理的事件表达；而“去地方”，“做事情”，“吃“，是不合理或不完整的事件表达。

后面三个事件因为过度抽象而让人不知其具体含义是什么。

事件间顺承关系指两个事件在时间上先后发生的偏序关系；在英语体系研究中一般就叫做时序关系（Temporal Relation），本文认为两者是等价的。

例如，“小明吃过午饭后，付完账离开了餐馆。

”吃饭、付账、离开餐馆，这三个事件构成了一个顺承关系链条。

事件间因果关系指在满足顺承关系时序约束的基础上，两个事件间有很强的因果性，强调前因后果。

例如，“日本核泄漏引起了严重的海洋污染”。

“日本核泄漏”和“海洋污染”两个事件间就是因果关系，“日本核泄漏”是因，“海洋污染”是果，并且满足因在前，果在后的时序约束关系。

知识图谱—链接知识与数据的桥梁，开启智能应用的新篇章引言随着大数据时代的到来，海量的信息使得用户在寻找所需知识时面临巨大的挑战。

传统的信息检索方法往往只关注关键词匹配，忽略了知识之间的内在联系，使得检索结果往往不尽如人意。

为了解决这一问题，知识图谱应运而生，它以图形化的方式表示不同实体之间的关系，将无序的数据转化为有价值的知识，从而为用户提供更精准的信息服务。

图1知识图谱一、知识图谱的定义与构成1、知识图谱的定义知识图谱是一种以图形化的方式表示知识的工具，它通过对实体之间关系的描述，将复杂的知识结构化，以便于计算机理解和处理。

知识图谱在语义网、自然语言处理、信息检索等领域有着广泛的应用前景。

2、知识图谱的构成知识图谱主要由实体、属性和关系三部分构成。

实体是知识图谱中的基本单元，它代表了现实世界中的客观事物；属性描述了实体的特征和属性值；关系则表示了实体之间的联系。

通过这三部分信息的有机结合，知识图谱能够清晰地呈现出不同事物之间的内在联系。

二、知识图谱的构建过程数据采集：通过爬虫技术、API接口等方式从各类数据源中获取数据。

数据清洗：去除重复、错误或不完整的数据，提高数据质量。

实体识别：从文本中提取出实体，包括名词、名称等。

关系抽取：通过自然语言处理等技术分析实体之间的关系。

知识表示学习：利用深度学习等技术对知识进行表示学习，提高知识的精度和可解释性。

知识推理与问答：通过对知识的推理和分析，实现问答系统的智能化。

应用开发：将知识图谱应用于实际场景，如智能客服、搜索引擎等。

三、知识图谱的优势与应用场景提高信息检索精度：通过实体之间关系的描述，知识图谱能够更准确地理解用户的查询意图，从而提供更精准的检索结果。

实现智能化决策支持：通过对大量数据的分析挖掘，知识图谱可以为决策者提供有关市场趋势、竞争对手等方面的信息支持。

增强智能客服能力：通过自然语言处理等技术，知识图谱可以帮助客服人员快速准确地回答用户问题，提高客户满意度。

知识图谱技术的应用和发展随着互联网的快速发展，大量的数据被不断地产生和积累。

这些数据包含了人类社会中几乎所有的知识，但是由于信息过于庞杂和分散，如何有效地管理和利用这些知识成为了一个重要的问题。

知识图谱技术应运而生，它可以将各个领域的知识智能地组织起来，为人们提供更加全面、准确和高效的知识服务，成为了当前信息时代最重要的技术之一。

一、知识图谱技术的基础所谓知识图谱，是指基于语义的知识组织形式，以图谱的形式展示出来。

在知识图谱中，每个节点代表一个实体，每条边代表实体之间的关系。

通过这种方式，将各种知识进行关联，可以构建出一个大规模的、具有深度和广度的知识库。

在知识图谱中，能够识别和表达的实体包括人、地点、事物、事件、组织等多个维度，但目前主要还是以人物、组织和事物为主。

知识图谱技术的基础是以人为中心的语义网(Semantic Web)，而语义网的概念是由万维网联盟主席Tim Berners-Lee提出的，它是一个标准化和结构化的信息网络，能够为计算机更好地理解人类语言和语义，进而实现更加智能的服务。

语义网的核心技术包括RDF(资源描述框架)、OWL(Web本体语言)、SPARQL(语义网查询语言)等，而这些技术也被广泛运用于知识图谱领域。

此外，知识图谱技术还与自然语言处理、机器学习、信息抽取等领域结合，提高了知识抽取和推理的准确性和效率。

二、知识图谱技术的应用1.搜索引擎知识图谱技术最早在搜索引擎领域得到了应用。

传统搜索引擎主要是基于关键词匹配，而知识图谱将词汇与实体之间的关联关系映射到图谱上，从而实现对各个实体和其关联知识的精确搜索。

比如，Google搜索中的Knowledge Graph就是一个知识图谱系统，它可以提供更多的语义信息，准确地展示搜索结果的相关度和领域，进一步提升搜索结果的质量。

2.智能语音助手知识图谱技术还被广泛用于智能语音助手领域。

智能语音助手通过语音交互与人进行沟通，可以获取用户的需求，并提供相关的信息和服务。

知识图谱作者：***来源：《百科知识》2013年第22期2012年5月，谷歌公司通过其官方博客正式发布搜索页面的新功能——知识图谱（Mapping Knowledge Domain）。

这可能是谷歌搜索引擎上线以来最大的一次改革。

什么是知识图谱？知识图谱也被称为科学知识图谱，是显示知识发展进程与结构关系的一系列不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。

具体来说，知识图谱是把应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与计量学引文分析等方法结合，用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构的多学科融合的一种研究方法。

它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。

下面我们先来举一个实例进行说明，比如我们在谷歌搜索框里输入“十三陵”，以往只能在搜索结果页面显示10多个由标题、链接以及与关键词相关的简短内文片段组成的搜索结果。

虽然现在搜索页面也会插入图片等结果，不过搜索结果大体上依然通过文字简介的形式提供。

如果使用知识图谱搜索则不同，当我们输入“十三陵”后，除了在搜索结果页面显示相关的文字信息外，在搜索页面右栏还直观地显示出十三陵在地图上的位置、来自维基百科的文字简介、建筑相关信息表（高度、开放时间、设计师等）。

页面下方还有与十三陵相关的历史古迹和旅游景点，让用户可以全面了解十三陵。

再比如我们输入“电脑”这个关键词，谷歌除了在搜索结果页面显示电脑的相关信息，还会在页面右侧显示我们所在城市的各个电脑卖场位置，给用户购买电脑提供方便。

从用户角度来看，知识图谱的好处显而易见。

我们能够直接获得搜索内容的基本信息汇总，而不用根据文字片段和网站名称判断究竟哪个链接最有价值，然后再打开新页面人工过滤页面内的有价值信息。

知识图谱的演变知识图谱是谷歌在2010年收购了开放式数据库公司Metaweb后发展而来的。

◎2024年第4期◎基于事理图谱的典籍内容知识组织与应用——以《左传》为例李章超，何 琳，喻雪寒摘 要 在数字化背景下，整合海量、多源和异构的典籍内容知识资源，并从中抽取与典籍内容相关的知识单元，揭示知识之间的相互关系，成为还原历史事件所处复杂情境的关键。

文章尝试从知识组织角度出发，利用历史学者需求调查、LDA 主题模型聚类和本体复用等方法构建典籍内容知识表达模型；提出包括事件及其论元构成和事件关系抽取的事理图谱自动化构建方法，从内容和应用的维度实现事理图谱的质量评估。

在此基础上，从主题叙事、空间叙事和逻辑叙事的定义域视角，实现典籍内容知识应用。

本文构建的典籍内容事理图谱能从更细粒度实现事件与角色、地点、时间和万物的结构化和语义化描述，在实现典籍内容事件知识序化的同时，充分揭示历史事件的分布规律与发展趋势。

关键词 典籍内容知识 事理图谱 知识组织 知识应用引用本文格式 李章超，何琳，喻雪寒.基于事理图谱的典籍内容知识组织与应用——以《左传》为例[J].图书馆论坛，2024，44（4）：125-137.Contextual Knowledge Organization and Application of Classics Based on Event Knowledge Graph ——Taking ZuoZhuan as an ExampleLI Zhangchao ，HE Lin & YU XuehanAbstract In the context of digitalization ，integrating massive ，multi-source ，heterogeneous knowledge ofancient books ，extracting the knowledge units ，and revealing the interrelationships among the knowledge have become the key to restoring the complex circumstances in which historical events took place. From the perspective of knowledge organization ，this study attempts to build a knowledge representation model of Chinese classics basedon a survey of historical scholars ’ needs ，using methods of LDA topic model clustering and ontology reuse. It proposes an automated method to extract events ，arguments and relationships ，and achieves the quality evaluation of the event knowledge graph in terms of content and application. Thus ，the knowledge in classical books can be used from the perspective of thematic ，spatial and logical narratives. The event knowledge graph proposed in thispaper gives a more fine-grained structural and semantic description of events ，roles ，places ，time and everything ，and fully reveals the distribution pattern and development trend of historical events while fulfilling the sequencing of event knowledge in ancient classics.Keywords knowledge in classical books ；event knowledge graph ；knowledge organization ；knowledgeapplication0 引言文化数字化背景下，国家典籍工作的重点由保护出版发展到应用转化，强调运用数字化技术深入挖掘典籍中蕴含的哲学思想、人文精神、价值理念和道德规范[1]，推动中华优秀传统文化创125造性转化、创新性发展。

知识图谱智慧树知到课后章节答案2023年下浙江大学浙江大学第一章测试1.知识图谱可以看作是一种__的知识表示方法，相比于文本更易于被机器查询和处理，因而在搜索引擎、智能问答、大数据分析等领域被广泛应用。

（）答案:结构化2.利用知识图谱增强User 和 Item 的特征表示，有利于挖掘更深层次的用户兴趣，关系多样性也有利于实现更加个性化的推荐，丰富的语义描述还可以增强推荐结果的可解释性。

这句话描述的是知识图谱在__中的应用（）答案:推荐系统3.知识图谱的技术内涵包括（）答案:基于图的知识表示;图数据存储与查询;知识图谱推理;知识图谱融合4.知识图谱的垂直领域应用包括（）医疗健康;金融;农业;政府5.语言与知识的向量化表示，以及利用神经网络实现语言与知识的处理是重要的人工智能技术发展趋势。

（）答案:对第二章测试1.什么是知识表示？（）答案:用易于计算机处理的方式来描述人脑的知识2.以下哪个不是产生式系统的优点？（）答案:高效性3.RDF包含以下哪些元素（）。

答案:主语;宾语4.TransE模型对于以下哪种关系的处理能力不够强（）答案:多对多关系;一对多关系;多对一关系5.知识的向量表示有利于刻画那些明确非隐含的知识。

（）答案:错第三章测试1.哪种数据库更易于扩展和处理复杂关联表达（）。

答案:图数据库2.下面关于RDF图存储和属性图存储描述正确的是（）。

答案:RDF存储一般支持推理，属性图存储通常具有更好的图分析性能优势3.知识图谱的众多存储方案中，属性表存储克服了三元组表的自连接问题，同时解决了水平表中列数过多的问题。

（）答案:对4.NoSQL数据库善于处理关联关系。

（）答案:错5.基于关系型数据库存储方案中说法正确的有（）。

答案:水平表和属性表存储都存在无法表示一对多的联系或多值属性的问题;六重索引需要花费6倍的存储空间开销和数据更新维护代价第四章测试1.“26日下午，一架叙利亚空军L-39教练机在哈马省被HTS使用的肩携式防空导弹击落”这段文本中：时间实体“26号下午”，机构实体“叙利亚空军”、“HTS”，地点实体“哈马省”武器实体“L-39教练机”、“肩携式防空导弹”。

把知识变成图谱一共需要花几步?89页全网最全清华知识图谱报告:花图谱智东西（公众号：zhidxcom）文| 智东西内参知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能的重要分支技术，它在2012年由谷歌提出，成为建立大规模知识的杀手锏应用，在搜索、自然语言处理、智能助手、电子商务等领域发挥着重要作用。

知识图谱与大数据、深度学习，这三大“秘密武器”已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。

本期的智能内参，我们推荐来自清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院、清华-工程院知识智能联合研究中心联合推出的人工智能知识图谱报告，详细解读了知识图谱的这一人工智能技术分支的概念、技术、应用、与发展趋势。

如果想收藏本文的报告（清华AMiner-人工智能之知识图谱），可以前往AMiner官网aminer/research_report/5c3d5a8709e961951592a49d?download=true获取下载。

以下为智能内参整理呈现的干货：知识图谱的概念与分类知识图谱（Knowledge Graph）于2012年由谷歌提出并成功应用于搜索引擎当中。

它以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其之间的关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。

知识图谱的分类方式很多，例如可以通过知识种类、构建方法等划分。

从领域上来说，知识图谱通常分为两种：通用知识图谱、特定领域知识图谱。

▲知识图谱示意图常见的知识图谱示意图主要包含有三种节点：实体、概念、属性。

实体指的是具有可区别性且独立存在的某种事物。

如某一个人、某一座城市、某一种植物、某一件商品等等。

世界万物由具体事物组成，此指实体。

实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。

概念指的是具有同种特性的实体构成的集合，如国家、民族、书籍、电脑等。

属性则用于区分概念的特征，不同概念具有不同的属性。